Алгоритмы разбиения (Partitioning)

**Определение:** Семейство методов, целью которых является построение «плоского» (не иерархического) разбиения множества объектов на заданное число $K$ непересекающихся кластеров. **Принцип работы (по Б.Г. Миркину):** Обычно используется итеративный подход чередующейся оптимизации (как в алгоритме Ллойда для K-Means): 1. **Шаг отнесения:** Каждый объект приписывается к ближайшему "представителю" (центроиду или медоиду). 2. **Шаг пересчета:** Положение самих центроидов пересчитывается на основе приписанных к ним объектов. Процесс повторяется до тех пор, пока функционал качества (например, сумма внутрикластерных расстояний) не перестанет уменьшаться. **Особенности:** * **Четкие границы:** Каждый объект принадлежит ровно одному кластеру (в базовых версиях). * **Интерпретируемость:** Кластеры легко описать через их центроиды ("идеальные представители"). * **Уязвимость:** Метод жадный (жадная локальная оптимизация), поэтому сильно зависит от удачного выбора начальных центров (инициализации).